Tu equipo tarda la mitad en hacer un informe. ¿Eso significa que ahora trabaja mejor?
La IA está acelerando procesos, generando recomendaciones y aumentando nuestra capacidad de producción. Pero hay preguntas que ninguna herramienta puede resolver por nosotros: ¿estamos haciendo lo que realmente aporta valor?, ¿con qué criterios tomamos decisiones?, ¿qué sucede con las personas cuando cambian sus responsabilidades?
El Global Leadership Study 2026 de Harvard Business Impact ofrece información valiosa para revisar estas cuestiones. Reúne respuestas de 1.139 líderes sénior de más de 15 países, recogidas entre enero y marzo de 2026. Casi la mitad pertenece a organizaciones de al menos 20.000 personas. Los porcentajes que presento describen esta muestra y sus prioridades, no a todas las empresas del mundo.
Mi propuesta es usar los hallazgos como una oportunidad para revisar tres aspectos de nuestra gestión antes de incorporar otra herramienta o seguir acelerando.
Automatizar una actividad no significa que esa actividad siga siendo necesaria.
Recibir recomendaciones más rápido no garantiza decisiones mejor fundamentadas.
Cambiar un proceso también modifica responsabilidades, expectativas y necesidades de aprendizaje.
1. Qué estamos haciendo: ¿mejoramos el trabajo o solamente aumentamos la velocidad?
Que la IA esté presente en una organización ya no significa demasiado por sí solo. El reporte indica que el 98% de quienes respondieron declara al menos una integración moderada de IA en los procesos cotidianos de su área. Sin embargo, únicamente el 35% señala que la integración es extensa en procesos centrales.
Utilizarla no es lo mismo que integrarla profundamente
Al menos integración moderada en procesos cotidianos del área.
Integración extensa en procesos centrales de la organización.
Fuente: Harvard Business Impact, Global Leadership Study 2026, p. 7. Resultados autodeclarados; porcentajes redondeados.
Hay otro hallazgo que ayuda a entender la diferencia. Harvard Business Impact combina dos dimensiones, mentalidad estratégica y capacidad de implementación, y distingue cuatro perfiles organizacionales de liderazgo:
Cuatro perfiles, dos dimensiones
No es una escala de calidad personal. Es una clasificación basada en orientación estratégica y adopción operativa.
Fuente: Harvard Business Impact, p. 12. Distribución de perfiles del modelo presentado en el reporte.
El 29% correspondiente a Operators me resulta particularmente interesante porque permite distinguir ejecución de intención. Podemos automatizar muchas actividades sin haber definido qué esperamos mejorar con ello.
Pensemos en ese informe semanal que ahora preparamos en dos horas en lugar de cinco. Es una mejora de eficiencia, pero todavía deberíamos revisar si contiene información útil, si alguien lo utiliza para decidir y si necesitamos producirlo con esa frecuencia. De lo contrario, podemos terminar generando más reportes que nadie necesita.
Antes de automatizar una actividad, también vale la pena preguntarnos si sigue teniendo sentido hacerla.
Mi lectura del estudioEsta reflexión se conecta con otra tensión del reporte. Cuando se pregunta por los objetivos de desarrollo del liderazgo que recibirán mayor énfasis que en 2025, mejorar la productividad y reducir el estrés y el burnout registran 44% cada uno. Acelerar procesos puede darnos tiempo, pero cómo usamos ese tiempo sigue siendo una decisión de gestión.
2. Cómo estamos decidiendo: cuando la IA recomienda, ¿quién aporta el criterio?
La IA nos permite recibir análisis, comparaciones y recomendaciones en segundos. Eso cambia el tiempo necesario para preparar una decisión, pero no elimina la necesidad de discutir su fundamento.
El estudio registra que el 53% espera que aumente el uso de IA en las decisiones estratégicas. En otra pregunta, sobre capacidades humanas esenciales para la transformación durante los próximos tres a cinco años, el 44% considera extremadamente importante poder cuestionar y desafiar las decisiones de la IA.
Más recomendaciones requieren más criterio, no menos
Fuente: Harvard Business Impact, pp. 10 y 19. Son dos preguntas diferentes: expectativas del próximo año y capacidades necesarias para los siguientes tres a cinco años.
Imaginemos que utilizamos IA para analizar una evaluación de desempeño. Puede ayudarnos a organizar las observaciones, identificar patrones y preparar una devolución. Pero todavía tendremos que comprobar si los datos son representativos, si falta contexto, si aparecen sesgos y qué consecuencias tendría aceptar la recomendación.
No alcanza con que una respuesta parezca razonable. Tampoco necesitamos desconfiar automáticamente de todo resultado generado por IA. Necesitamos criterios compartidos para revisar lo que produce, establecer qué decisiones requieren intervención humana y definir quién responde por ellas.
Acá aparece una capacidad que me parece cada vez más relevante: aprender a reconocer cuándo tenemos información suficiente para decidir, cuándo necesitamos contrastarla y cuándo conviene formular preguntas mejores antes de aceptar una propuesta.
3. Qué está pasando con las personas: la adopción también cambia el trabajo de nuestros equipos
Podemos implementar una nueva herramienta en pocas semanas. Lo que tarda más es entender cómo impacta en los acuerdos de trabajo, en las responsabilidades de las personas y en lo que esperamos de ellas.
El reporte muestra una diferencia entre dos conjuntos de prioridades para 2026. El 51% señala la incorporación de IA para mejorar prácticas empresariales entre las iniciativas de negocio prioritarias. En la pregunta sobre iniciativas de capital humano, el 31% elige abordar las preocupaciones, la confianza y los desafíos de adopción vinculados con IA.
¿Dónde estamos colocando nuestra atención?
Fuente: Harvard Business Impact, pp. 5 y 6. Los valores provienen de dos preguntas distintas (prioridades del negocio y de capital humano); no miden inversión presupuestaria.
No significa que las demás organizaciones estén ignorando a sus personas. Sí nos da un motivo para revisar qué conversaciones estamos teniendo cuando incorporamos tecnología.
Si una tarea se automatiza, quizás cambien las expectativas de productividad. Si un sistema genera propuestas, necesitamos definir cuánto se espera que una persona revise, complemente o cuestione. Y si una parte del rol cambia, no alcanza con entregar acceso a la herramienta: hace falta claridad sobre las nuevas responsabilidades y oportunidades de aprendizaje.
Los datos sobre capacidades de liderazgo son consistentes con esta lectura. Entre las habilidades que ganaron importancia respecto de 2025 aparecen la inteligencia emocional y social (45%), la agilidad y resiliencia (43%) y la síntesis e interpretación de información compleja (41%). No veo esto como una competencia entre habilidades tecnológicas y humanas. El desafío es que ambas se traduzcan en prácticas concretas para trabajar mejor.
Una decisión pendiente: ¿qué hacemos con la productividad que recuperamos?
Dos objetivos con el mismo énfasis
Mayor énfasis en mejorar la productividad.
Mayor énfasis en reducir estrés y burnout.
Fuente: Harvard Business Impact, p. 22. Porcentaje que indica mayor énfasis en cada objetivo de desarrollo de liderazgo respecto de 2025.
Si ahora resolvemos en dos horas una actividad que antes nos demandaba cinco, ¿qué hacemos con las tres horas recuperadas? ¿Las convertimos en nuevas exigencias? ¿Las invertimos en decisiones mejor fundamentadas? ¿Revisamos tareas que ya no agregan valor? ¿Reducimos una sobrecarga que veníamos arrastrando?
La herramienta puede ayudarnos a ganar tiempo. No va a decidir qué hacer con él. Y esa es una conversación de liderazgo que vale la pena tener antes de llenar automáticamente el espacio disponible.
Una auditoría de 10 minutos antes de seguir acelerando
Hasta acá, los datos nos dieron contexto. La parte útil es llevarlos a nuestro trabajo. Elegí un proceso en el que tu equipo ya esté utilizando IA: un informe, una evaluación, la planificación, la preparación de propuestas o cualquier actividad cotidiana. Revisalo con estas tres dimensiones.
¿Qué conviene revisar en nuestro equipo?
No es un test para evaluar qué tan buen líder sos. Es una guía para encontrar un ajuste concreto en un proceso de trabajo real.
Qué estamos haciendo
- ¿Qué mejoró, además de la velocidad?
- ¿Revisamos si todas las actividades automatizadas siguen siendo necesarias?
- ¿Qué hacemos con el tiempo que recuperamos?
Cómo estamos decidiendo
- ¿Tenemos criterios para validar las recomendaciones de IA?
- ¿Sabemos qué decisiones requieren intervención humana?
- ¿Está claro quién asume la responsabilidad final?
Qué pasa con las personas
- ¿Conversamos sobre cómo está cambiando el trabajo?
- ¿Las personas pueden plantear dudas o cuestionar los resultados?
- ¿Estamos desarrollando las capacidades necesarias para asumir nuevas responsabilidades?
Elegí una respuesta que te haya generado dudas y definí un ajuste pequeño que puedas probar: eliminar una tarea innecesaria, acordar un criterio de validación o abrir una conversación sobre expectativas. Probalo, observá qué cambia y ajustá.
No hace falta transformar todo simultáneamente. El valor de esta revisión está en detectar un problema concreto y tomar una decisión distinta a partir de lo observado.
Antes de incorporar otra herramienta, revisemos la gestión
El reporte muestra organizaciones que avanzan en la adopción tecnológica mientras siguen enfrentando desafíos vinculados con estrategia, toma de decisiones y desarrollo de las personas. No creo que la respuesta sea incorporar IA más lentamente. Creo que necesitamos ser más deliberados respecto de qué queremos conseguir con ella.
Podemos tener tecnología muy avanzada y seguir dedicando tiempo a tareas innecesarias, aceptando decisiones sin suficiente fundamento o modificando procesos sin conversar con quienes tienen que ejecutarlos.
Desde nuestro lugar de liderazgo, tenemos margen para intervenir sobre esas tres cosas. Y quizás el próximo avance de nuestro equipo no dependa de una herramienta nueva, sino de hacer una mejor pregunta sobre la forma en la que ya estamos trabajando.
Nos leemos,
Ceci Mansilla
